# 財務計画分析

> 財務計画分析 - このアクセラレーターは、DataRobotのエンドツーエンドの財務計画および分析ワークフローを示します。

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## Primary page

- [財務計画分析](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/time-series/fin-plan.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/use_cases_and_horizontal_approaches/FP%26A/FP%26A.ipynb)

このアクセラレーターは、DataRobotのエンドツーエンドの財務計画および分析ワークフローを示します。 DataRobotの時系列予測には、非常に複雑な複数系列問題に対処するための膨大なツールとアプローチのスイートがあります。 DataRobotは、モデルのトレーニング、選択、デプロイ、および予測の作成に使用されます。 この例では、スナップショットファイルをデータソースとして活用しますが、このワークフローは、Redshift、S3、BigQuery、Synapseなどのあらゆるデータソースに適用されます。

このノートブックでは、Python APIクライアントを使用して以下の操作を行う方法を紹介します。

- DataRobotに接続する
- 時系列モデリング用のデータのインポートと準備
- 時系列予測プロジェクトを作成し、オートパイロットを実行
- モデルのパフォーマンスとインサイトの取得と評価
- 将来予測の作成
- 予測値と履歴トレンドの比較の評価
- モデルのデプロイ